Od Zera Do Developera, jak wejść w branżę IT, przebranżowić się i zostać programistą baz danych i SQL. Andrzej Śmigielski SQL Bazy Danych Branża IT Programowanie

 

Zaprogramuj sobie przyszłość...

Zautomatyzuj analizę dokumentów i danych w swojej firmie lub pracy dzięki systemowi AI dopasowanemu do Twoich procesów.
 
Zbuduj system AI (RAG + SQL Agent), który analizuje dokumenty i dane firmowe oraz odpowiada na podstawie Twoich danych (80-95% szybciej niż manualna analiza).
 
2 gotowe systemy + agent SQL → budujesz w 4 dni → wdrażasz w firmie lub do portfolio
 

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise

TONIESZ W DOKUMENTACH I DANYCH?

          Każdego dnia tracisz godziny na szukanie informacji, które już istnieją, ale są rozproszone w setkach lub tysiącach plików: PDF'ach, regulacjach, procedurach, uchwałach, mailach i samych bazach danych?
 
Problem nie polega na braku danych.
 
          Problem polega na tym, że te dane są praktycznie niedostępne w momencie, kiedy są potrzebne.
 
I najważniejsze:
 
👉 Twój system nie wykorzystuje wiedzy, którą już posiada
 
A prawda jest prosta:
 
👉 Użytkownik nie jest w stanie efektywnie przeszukiwać i analizować dużych zbiorów dokumentów.

TO NIE JEST KURS O AI. To wdrożenie działających systemów
→ RAG (dokumenty)
→ SQL Agent (baza danych)
→ pipeline produkcyjny
→ moje osobiste wsparcie

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise

CASE BIZNESOWY - SYSTEM JAK W BANKU

Budujesz system:
 
✔ który przeszukuje tysiące dokumentów (PDF, regulacje, procedury, uchwały)
✔ rozumie kontekst zapytań użytkownika
✔ zwraca trafne odpowiedzi łącznie z listą plików.
 
Efekt:
 
✔ użytkownik nie szuka → system znajduje
✔ użytkownik nie analizuje → system podaje odpowiedź.
 
👉 AI staje się dodatkowym pracownikiem, który odpowiada tylko na podstawie Twoich danych (bez halucynacji).
 
👉 Rozwiązania tego typu są już wdrażane w firmach (RAG + SQL + agenci).
 
👉 Ten model pracy staje się standardem w analizie danych i dokumentów.

ZOBACZ JAK DZIAŁA TEN SYSTEM W PRAKTYCE (2:25 min.)

REALNE KORZYŚCI

⏱️ Oszczędność czasu
 
✔ wyszukiwanie informacji: sekundy zamiast minut/godzin
✔ automatyczne przetwarzanie dokumentów
 
💰 Redukcja kosztów
 
✔ mniej pracy manualnej
✔ mniej osób potrzebnych do analizy danych
✔ brak opłat za zewnętrzne API (system lokalny)
 
⚠️ Redukcja błędów
 
✔ brak „ludzkiego zgadywania”
✔ spójność odpowiedzi
✔ kontrolowany pipeline danych
 
🔐 Bezpieczeństwo i kontrola
 
✔ dane nie wychodzą na zewnątrz
✔ brak zależności od dostawców (no vendor lock-in)
✔ pełna kontrola nad modelem i logiką.
 
To nie jest teoria.
Budujesz kompletny system krok po kroku.

CZY TO ZADZIAŁA U CIEBIE?

          Jeśli zastanawiasz się, czy to zadziała w Twojej firmie czy pracy - to naturalne.
 
To nie jest gotowe narzędzie dla wszystkich.
 
To wdrożenie dopasowane do Twoich procesów i danych.

➡️ Nie kupujesz „AI”
➡️ tylko rozwiązanie, które ma działać w praktyce.
 
Jeśli coś wymaga dopracowania - masz wsparcie i możliwość korekty wdrożenia.

CO DOKŁADNIE ZBUDUJESZ (END-TO-END):

Zwróć uwagę, że:
1. Nie musisz znać tych technologii na starcie.
2. Prowadzę Cię krok po kroku przez cały proces wdrożenia.
3. To wygląda technicznie - ale pracujesz na gotowej strukturze.
AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise
1. System RAG (dokumenty → odpowiedzi)
   → przeszukuje PDF, regulacje, procedury
   → rozumie kontekst zapytania
   → zwraca odpowiedzi + źródła
 
2. AI Agent SQL
   → zamienia pytania biznesowe na zapytania SQL
   → analizuje dane z bazy
   → wspiera decyzje
 
3. Pipeline produkcyjny
   → chunking (dzielenie dokumentów)
   → embedding (wektoryzacja)
   → vector search (wyszukiwanie)
   → generowanie odpowiedzi przez LLM
 
4. Integrację systemów
   → RAG + SQL + API
   → gotowy system do wdrożenia w firmie
 
Stack technologiczny:
✔ C# / .NET
✔ Python (FAISS)
✔ SQL Server / T-SQL / FTS
✔ Ollama (LLM lokalnie)
✔ Semantic Kernel
✔ Vector DB / ANN (HNSW, IVF)
✔ Flask API
 
⚙️ TECHNOLOGIA = STABILNOŚĆ I SKALOWALNOŚĆ

Rozwiązujesz realny problem:
 
👉 „Dlaczego działa przy 10k dokumentów, a nie działa przy 1M?”
 
Budujesz rozwiązanie:
 
🧱 działające u Ciebie - bez zależności od zewnętrznych API i kosztów
🚀 działające szybko nawet na milionach dokumentów
🧩 które możesz łatwo rozbudować o nowe funkcje i use-case’y.

To dokładnie ten typ systemów, który firmy już wdrażają
(RAG + SQL + agenci)

ZBUDUJ SWÓJ SYSTEM AI (RAG + SQL AGENT) W 4 DNI:

[ D o ł ą c z ]

POZIOM ENTERPRISE (NIE DEMO)

Dlaczego to działa? Bo:
 
✔ LLM same z siebie nie mają wiedzy
✔ RAG daje im kontekst
✔ agent pozwala działać.
 
Wdrażasz:
 
✔ rate limiting (czas odpowiedzi)
✔ guardrails (bezpieczeństwo AI)
✔ prompt engineering (dbałość o jakość odpowiedzi).
 
👉 To nie jest prototyp.
To jest system gotowy na produkcję.
AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise

DLA KOGO JEST TEN PROGRAM WDROŻENIOWY?

Dla Ciebie, jeśli:
 
✔ umiesz programować i chcesz wejść w AI praktycznie
✔ chcesz zbudować coś więcej niż chatbot
✔ chcesz wdrażać AI w firmie.
 
Nie dla Ciebie, jeśli:
 
✔ nie programujesz
✔ szukasz “AI bez kodu”.

CO WYRÓŻNIA TEN PROGRAM WDROŻENIOWY?

🛠️ Budowanie realnych produktów, a nie same slajdy.
🧠 Uczenie się architektury, a nie tylko narzędzi.
📦 Otrzymujesz gotowe rozwiązania do customizacji.
🏢 Dostajesz rozwiązania klasy enterprise, a nie „demo z internetu”.
👥 Otrzymujesz moje osobiste wsparcie.

CO MOŻESZ ZROBIĆ PO TYM PROGRAMIE WDROŻENIOWYM?

✔ wdrożyć AI w firmie
✔ zrobić projekt do CV
✔ przestać zgadywać jak działa RAG.
👉 Jeśli chcesz dalej oglądać tutoriale → NIC SIĘ NIE ZMIENI.
👉 Jeśli chcesz zbudować realny system → ZACZNIJ TUTAJ

ZBUDUJ SWÓJ SYSTEM AI (RAG + SQL AGENT) W 4 DNI:

[ D o ł ą c z ]
Masz dostęp od razu po zakupie.

ILE TAKI SYSTEM KOSZTUJE?

W firmach takie wdrożenia kosztują 20 000 – 100 000 zł
 
Tutaj budujesz to sam w 4 dni za 2497 zł
i masz pełną kontrolę nad systemem.
[ Jednorazowo, bez abonamentu. ]
 
To inwestycja, która zwraca się w czasie, który odzyskujesz z automatyzacji.

 
Co normalnie musiałbyś zrobić:
 
✔ nauczyć się RAG → tygodnie
✔ ogarnąć embeddingi → tygodnie
✔ zbudować agenta → tygodnie
 
👉 razem: miesiące pracy.
 
Tutaj uczysz się to zrobić w 4 dni
z moim osobistym wsparciem.

ZOBACZ, O JAKIM PROCESIE MÓWIMY:

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise
To dokładnie proces, który budujesz w programie:
Otrzymujesz:
 
✔ natychmiastowy dostęp
✔ kompletny system AI (RAG + SQL Agent)
✔ gotową architekturę wdrożenia
✔ instrukcję krok po kroku
✔ materiały, pliki i skrypty
✔ moje osobiste wsparcie
Zbuduj system AI → 2497 zł

[1] OMÓWIENIE STACKU TECHNOLOGICZNEGO
➡ 1.1 » Środowisko warsztatowe – Core
➡ 1.2 » Alternatywne technologie enterprise
➡ 1.3 » Podsumowanie i uzasadnienie stacku technologicznego

[2] INSTALACJA WYMAGANEGO ŚRODOWISKA
➡ 2.1 » Wymagania sprzętowe
➡ 2.2 » Instalacja oprogramowania + doinstalowanie wymaganych składników
➡ 2.3 » Graficzny schemat działania modelu

[3] CASE: SYSTEM WYSZUKIWANIA DOKUMENTÓW W BANKU
➡ 3.1 » Wprowadzenie do systemu
➡ 3.2 » Scenariusz biznesowy
➡ 3.3 » Zakres dokumentów
➡ 3.4 » Problem wyszukiwania dokumentów
➡ 3.5 » Architektura rozwiązania
➡ 3.6 » Model danych

[4] UTWORZENIE BAZY DANYCH, DBO, FTS I OMÓWIENIE DOKUMENTÓW
➡ 4.1 » Utworzenie bazy danych i DBO
➡ 4.2 » FTS (Full-Text Search)
➡ 4.3 » Omówienie dokumentów pdf
➡ 4.4 » Przygotowanie DBO dla dokumentów
➡ 4.5 » Docelowy proces wyszukiwania
➡ 4.6 » Załadowanie testowych dokumentów

[5] EMBEDDINGI, WEKTORY, METODY
➡ 5.1 » Wprowadzenie
➡ 5.2 » Reprezentacja tekstu jako wektor
➡ 5.3 » Przestrzeń wektorowa
➡ 5.4 » Podobieństwo wektorów
➡ 5.5 » Metoda cosine similarity (podobieństwo cosinusowe)
➡ 5.6 » Wyprowadzenie matematyczne
➡ 5.7 » Przykład obliczenia podobieństwa cosinusowego
➡ 5.8 » Normalizacja L2
➡ 5.9 » ANN – Approximate Nearest Neighbor (przybliżony najbliższy sąsiad)
➡ 5.10 » Ręczne obliczenie podobieństwa cosinusowego
➡ 5.11 » Implementacja cosine similarity w T-SQL
➡ 5.12 » Implementacja cosine similarity w .NET C# (CLR)
➡ 5.13 » Case: test wydajnościowy – SQL vs .NET C#

[6] BUDOWA PIPELINE (PROCES)
➡ 6.1 » Wprowadzenie do pipeline (proces)
➡ 6.2 » Architektura pipeline (proces)
➡ 6.3 » Cel dzielenia dokumentów na fragmenty
➡ 6.4 » Czym jest chunk
➡ 6.5 » Sliding window
➡ 6.6 » Overlap
➡ 6.7 » Granularność chunków
➡ 6.8 » Strategia segmentacji regulacji prawnych
➡ 6.9 » Implementacja chunkingu w .NET C#
➡ 6.10 » Model embeddingów i ich uzasadnienie
➡ 6.11 » Implementacja embeddingów w .NET C#

[7] GOTOWY PROJEKT RAG W C#
➡ 7.1 » Wstęp dotyczący podejścia
➡ 7.2 » Implementacja aplikacji RAG w C#

[8] CZYSZCZENIE / AKTUALIZACJA DOKUMENTÓW
➡ 8.1 » Wprowadzenie
➡ 8.2 » Implementacja procedury
➡ 8.3 » Podpięcie procedury do aplikacji

[9] CASE: WYSZUKIWANIE SEMANTYCZNE (HYBRID)
➡ 9.1 » Wprowadzenie do sposobów wyszukiwania
➡ 9.2 » Architektura pipeline (proces) systemu RAG
➡ 9.3 » Model llama3
➡ 9.4 » Implementacja pipeline RAG (hybrid)
➡ 9.5 » Case: lista wymaganych dokumentów (pl)

[10] CASE: UŻYCIE SEMANTIC KERNEL (.NET)
➡ 10.1 » Wstęp
➡ 10.2 » Semantic kernel (.NET) + orkiestracja
➡ 10.3 » Implementacja docelowa RAG + orkiestracja
➡ 10.4 » Podsumowanie
➡ 10.5 » Agent AI do SQL (plugin) v1
➡ 10.6 » Agent AI do SQL (plugin) v2

[11] PROBLEM SKALOWANIA W SYSTEMACH RAG
➡ 11.1 » Wstęp
➡ 11.2 » Brute-force similarity = o(n)
➡ 11.3 » Wąskie gardła, tzw. Bottlenecks
➡ 11.4 » Dlaczego 10k działa a 1m nie
➡ 11.5 » Case: pomiar czasu
➡ 11.6 » Case: ile ram zajmuje baza embeddingów
➡ 11.7 » Case: test realny w projekcie C#

[12] ANN, HNSW, IVF, FAISS: PRZYŚPIESZENIE 100-1000X
➡ 12.1 » ANN (Approximate Nearest Neighbor)
➡ 12.2 » HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
➡ 12.3 » IVF (Inverted File Index)
➡ 12.4 » HNSW vs. IVF
➡ 12.5 » biblioteka FAISS vs. Vector DB

[13] INSTALACJA FAISS
➡ 13.1 » Wstęp
➡ 13.2 » Instalacja Python
➡ 13.3 » Środowisko wirtualne venv
➡ 13.4 » Instalacja FAISS
➡ 13.5 » Weryfikacja instalacji FAISS
➡ 13.6 » Podsumowanie

[14] RAG: POZIOM ENTERPRISE – IMPLEMENTACJA
➡ 14.1 » Schemat finalny rozwiązania klasy enterprise
➡ 14.2 » Budowa API FAISS (flask)
➡ 14.3 » Integracja z C# (nasz projekt)
➡ 14.4 » Testowanie
➡ 14.5 » Podsumowanie

[15] ROZSZERZENIA KLASY ENTERPRISE W SYSTEMIE RAG
➡ 15.1 » Rate limiting – ograniczenia szybkości
➡ 15.2 » Guardrails – bariery ochronne
➡ 15.3 » Analiza BIAS
➡ 15.4 » Wykrywaniem outlierów – wartości odstające
➡ 15.5 » Testy regresji modelu
➡ 15.6 » Podsumowanie modułu

Od Zera Do Developera, jak wejść w branżę IT, przebranżowić się i zostać programistą baz danych i SQL. Andrzej Śmigielski SQL Bazy Danych Branża IT Programowanie

KILKA SŁÓW O MNIE:

          Nazywam się Andrzej Śmigielski. Jestem deweloperem w branży IT od 2008 roku w zakresie systemów bazodanowych.
 
          Pomagam developerom budować i wdrażać systemy oparte o dane (SQL + AI) w realnych projektach.
 
          Obecnie od 2018 roku na co dzień jestem trenerem i prowadzę szkolenia zarówno on-line jak i stacjonarne dla osób indywidualnych jak również dla firm i korporacji.

Doświadczony autor w branży IT od 2008 roku do teraz

Skondensowana, praktyczna wiedza logicznie poukładana

Gotowe pliki, skrypty SQL, ćwiczenia, zadania i case'y krok po kroku

Dodatkowe wsparcie dla Ciebie i pomoc mailowa oraz na grupie FB

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise
Ten sposób pracy szybko staje się standardem.
Im później zaczniesz, tym większą masz stratę czasu.

ZBUDUJ SWÓJ SYSTEM AI (RAG + SQL AGENT) W 4 DNI:

[ D o ł ą c z ]
Masz dostęp od razu po zakupie.
Od Zera Do Developera, jak wejść w branżę IT, przebranżowić się i zostać programistą baz danych i SQL. Andrzej Śmigielski SQL Bazy Danych Branża IT Programowanie

 

Zaprogramuj sobie przyszłość...